【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及司法信息化，具體為一種基于java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、在當今數(shù)字化時代，法院處理電子歸檔材料的方式仍以人工整理或簡單的文件管理系統(tǒng)為主。然而，這些傳統(tǒng)方法存在顯著的局限性。首先，人工整理雖然直觀，但其低效的操作方式不僅增加了工作人員的負擔，還極易導致錯誤的發(fā)生。隨著案件數(shù)量的增加和電子材料的日益復雜化，人工整理的局限性愈發(fā)凸顯。人工操作容易出現(xiàn)重復工作、分類不準確、文件丟失等問題，這不僅影響工作效率，也可能導致重要信息的遺漏或誤歸檔，進而對案件的處理和審判結(jié)果產(chǎn)生負面影響。其次，現(xiàn)有的文件管理系統(tǒng)，通常基于傳統(tǒng)的文件夾結(jié)構(gòu)，雖然能提供基本的存儲和檢索功能，但在面對日益增長的電子材料數(shù)量時，顯得力不從心。這些系統(tǒng)往往缺乏靈活性和擴展性，無法適應(yīng)不斷變化的案件管理需求。尤其是在復雜案件或跨部門協(xié)作中，傳統(tǒng)文件系統(tǒng)難以支持高效的文檔流轉(zhuǎn)和實時的多方協(xié)同處理。此外，這類系統(tǒng)缺乏智能化處理能力，無法對材料進行自動分類、內(nèi)容分析或智能檢索，導致用戶在海量數(shù)據(jù)中尋找信息時耗時費力。對于大規(guī)模數(shù)據(jù)的管理和分析，這些系統(tǒng)的性能也可能成為瓶頸，影響整體的工作流程。
2、因此，設(shè)計一種具備高效、易用、不易出錯，能夠大大提升法院的工作效率的基于java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)是很有必要的。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、(一)解決的技術(shù)問題
2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)提供了一種基于java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，具備具
3、(二)技術(shù)方案
4、為實現(xiàn)上述具備高效、易用、不易出錯，能夠大大提升法院的工作效率的目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：一種基于java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，包括核心功能模塊和權(quán)限管理模塊，所述核心功能模塊包括自動分類模塊、智能檢索模塊和材料整合模塊，所述自動分類模塊包括基于關(guān)鍵詞和內(nèi)容的文檔分類，所述基于關(guān)鍵詞的文檔分類包括自然語言處理技術(shù)在文檔分類中的應(yīng)用，所述基于內(nèi)容的文檔分類包括圖像識別技術(shù)在文檔分類中的應(yīng)用和文檔結(jié)構(gòu)分析在分類中的應(yīng)用，所述智能檢索模塊包括全文檢索技術(shù)和語義檢索技術(shù)，所述全文檢索技術(shù)包括倒排索引的構(gòu)建與優(yōu)化和關(guān)鍵詞權(quán)重計算與排序，所述語義檢索技術(shù)包括基于本體的語義檢索和基于深度學習的語義匹配，所述材料整合模塊包括文檔合并與拆分和文檔版本管理，所述文檔合并與拆分包括文檔合并的規(guī)則與策略和文檔拆分的場景與方法，所述文檔版本管理包括版本控制機制和版本差異比較與合并。
5、優(yōu)選的，所述權(quán)限管理模塊包括用戶認證模塊和數(shù)據(jù)加密模塊，所述用戶認證模塊包括用戶注冊與登錄和用戶權(quán)限分配，所述用戶注冊與登錄包括用戶信息驗證和登錄會話管理，所述用戶權(quán)限分配包括角色與權(quán)限的映射和權(quán)限的動態(tài)調(diào)整，所述數(shù)據(jù)加密模塊包括數(shù)據(jù)加密算法和數(shù)據(jù)解密和驗證，所述數(shù)據(jù)加密算法包括對稱加密算法和非對稱加密算法，所述數(shù)據(jù)解密與驗證包括解密密鑰管理和數(shù)據(jù)完整性驗證。
6、優(yōu)選的，所述自然分類模塊采用自然語言處理技術(shù)中的文本分類算法，如tf-idf結(jié)合樸素貝葉斯分類器或支持向量機算法，對電子材料進行內(nèi)容分析和分類，通過預(yù)先訓練的分類模型，系統(tǒng)能夠自動識別材料的主題，并將其歸類到相應(yīng)的類別中。
7、采用上述技術(shù)方案進一步的將文本數(shù)據(jù)分割成單詞或詞組的集合，過濾掉不影響文本主題的常用詞，將單詞還原為詞根形式，通過計算詞頻和逆文檔頻率來衡量每個單詞對文本的相對重要性，tf-idf可以有效降低常見詞的影響，同時突出重要詞，基于貝葉斯定理和特征的獨立性假設(shè)，模型適合用于處理具有高維度的文本數(shù)據(jù)，利用線性或非線性決策邊界，將數(shù)據(jù)點分類到不同的類別中，svm適合處理復雜的分類任務(wù)，使用標注好的訓練數(shù)據(jù)集對模型進行訓練，利用交叉驗證技術(shù)調(diào)整模型的超參數(shù)，以提高分類的準確性和泛化能力，將訓練好的模型部署到系統(tǒng)中，處理新的電子材料，當輸入新的文本數(shù)據(jù)時，系統(tǒng)會自動應(yīng)用分類器，對文本進行分析和分類，系統(tǒng)輸出分類結(jié)果，將電子材料歸類到預(yù)定義的類別中，如法律文件、技術(shù)手冊、用戶指南等，系統(tǒng)定期更新訓練數(shù)據(jù)集，重新訓練模型，以適應(yīng)新內(nèi)容和分類需求的變化，保證分類精度的持續(xù)提升。
8、優(yōu)選的，所述智能檢索模塊使用全文檢索引擎如apache?lucene或elasticsearch，實現(xiàn)快速準確的材料檢索，全文檢索技術(shù)的實現(xiàn)邏輯如下：
9、系統(tǒng)在材料上傳時，首先對其內(nèi)容進行分詞處理，將文本劃分為獨立的單詞或短語，接著去除對文本分析無貢獻的停用詞，如常見的連接詞和介詞，以清洗文本數(shù)據(jù)，隨后，系統(tǒng)為處理后的文本建立倒排索引，將每個詞語與其所在文檔的位置關(guān)聯(lián)起來，這一過程確保了在后續(xù)的分類和檢索中，系統(tǒng)能夠快速定位和分析材料內(nèi)容，實現(xiàn)高效準確的文檔管理。
10、當用戶輸入檢索關(guān)鍵詞后，系統(tǒng)首先對關(guān)鍵詞進行與材料上傳時相同的預(yù)處理步驟，包括分詞和去除停用詞。經(jīng)過預(yù)處理的關(guān)鍵詞將被用于在倒排索引中查找匹配的文檔。系統(tǒng)通過快速定位包含這些關(guān)鍵詞的文檔位置，返回相關(guān)的文檔列表，從而實現(xiàn)精確且高效的搜索結(jié)果。
11、根據(jù)相關(guān)性算法，對匹配結(jié)果進行排序，并返回給用戶，公式如下：
12、
13、其中，d是文檔的向量表示，q是查詢的向量表示，t是查詢和文檔中出現(xiàn)的每個詞，tf-idf(t,d)是詞t在文檔d中的tf-idf值，tf-idf(t,q)是詞t在查詢q中的tf-idf值；
14、詞t在文檔d中出現(xiàn)的頻率，公式如下：
15、
16、詞t在所有文檔中的普遍性，公式如下：
17、
18、最終的相關(guān)性得分，得分越高，文檔d與查詢q的相關(guān)性越強。
19、優(yōu)選的，所述材料整合模塊支持多種文件格式的自動整合，如pdf、word、excel，系統(tǒng)通過文件轉(zhuǎn)換工具將不同格式的文件轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的pdf格式，并按照預(yù)設(shè)的模板進行合并。
20、采用上述技術(shù)方案進一步的系統(tǒng)會利用文件轉(zhuǎn)換工具，將不同格式的文件轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的pdf格式，在轉(zhuǎn)換完成后，系統(tǒng)會根據(jù)預(yù)設(shè)的模板，將這些pdf文件按照特定的順序和布局進行合并，生成一個統(tǒng)一的pdf文檔，預(yù)設(shè)模板可以包括頁面編號、標題頁、目錄頁等元素，以確保合并后的文檔結(jié)構(gòu)清晰、一致，這一過程實現(xiàn)了不同文件格式的無縫整合，便于存檔和分享。
21、優(yōu)選的，所述權(quán)限管理模塊采用基于角色的訪問控制模型，不同角色的用戶具有不同的訪問權(quán)限，權(quán)限管理邏輯如下：
22、用戶認證：用戶登錄時，系統(tǒng)通過用戶名和密碼進行身份認證，并獲取用戶的角色信息；
23、權(quán)限分配：根據(jù)用戶角色，系統(tǒng)為其分配相應(yīng)的權(quán)限；
24、訪問控制：用戶在訪問系統(tǒng)資源時，系統(tǒng)根據(jù)其角色和權(quán)限進行訪問控制。
25、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)加密模塊采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對存儲和傳輸中的敏感數(shù)據(jù)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于Java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，其特征在于，包括核心功能模塊和權(quán)限管理模塊，所述核心功能模塊包括自動分類模塊、智能檢索模塊和材料整合模塊，所述自動分類模塊包括基于關(guān)鍵詞和內(nèi)容的文檔分類，所述基于關(guān)鍵詞的文檔分類包括自然語言處理技術(shù)在文檔分類中的應(yīng)用，所述基于內(nèi)容的文檔分類包括圖像識別技術(shù)在文檔分類中的應(yīng)用和文檔結(jié)構(gòu)分析在分類中的應(yīng)用，所述智能檢索模塊包括全文檢索技術(shù)和語義檢索技術(shù)，所述全文檢索技術(shù)包括倒排索引的構(gòu)建與優(yōu)化和關(guān)鍵詞權(quán)重計算與排序，所述語義檢索技術(shù)包括基于本體的語義檢索和基于深度學習的語義匹配，所述材料整合模塊包括文檔合并與拆分和文檔版本管理，所述文檔合并與拆分包括文檔合并的規(guī)則與策略和文檔拆分的場景與方法，所述文檔版本管理包括版本控制機制和版本差異比較與合并。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，其特征在于，所述權(quán)限管理模塊包括用戶認證模塊和數(shù)據(jù)加密模塊，所述用戶認證模塊包括用戶注冊與登錄和用戶權(quán)限分配，所述用戶注冊與登錄包括用戶信息驗證和登錄會話管理，所述用戶權(quán)限分配包括角色與權(quán)限的映射和
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，其特征在于，所述自然分類模塊采用自然語言處理技術(shù)中的文本分類算法，如TF-IDF結(jié)合樸素貝葉斯分類器或支持向量機算法，對電子材料進行內(nèi)容分析和分類，通過預(yù)先訓練的分類模型，系統(tǒng)能夠自動識別材料的主題，并將其歸類到相應(yīng)的類別中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，其特征在于，所述智能檢索模塊使用全文檢索引擎如Apache?Lucene或Elasticsearch，實現(xiàn)快速準確的材料檢索，全文檢索技術(shù)的實現(xiàn)邏輯如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，其特征在于，所述材料整合模塊支持多種文件格式的自動整合，如PDF、Word、Excel，系統(tǒng)通過文件轉(zhuǎn)換工具將不同格式的文件轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的PDF格式，并按照預(yù)設(shè)的模板進行合并。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，其特征在于，所述權(quán)限管理模塊采用基于角色的訪問控制模型，不同角色的用戶具有不同的訪問權(quán)限，權(quán)限管理邏輯如下：
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于Java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)加密模塊采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對存儲和傳輸中的敏感數(shù)據(jù)進行加密。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，其特征在于，包括核心功能模塊和權(quán)限管理模塊，所述核心功能模塊包括自動分類模塊、智能檢索模塊和材料整合模塊，所述自動分類模塊包括基于關(guān)鍵詞和內(nèi)容的文檔分類，所述基于關(guān)鍵詞的文檔分類包括自然語言處理技術(shù)在文檔分類中的應(yīng)用，所述基于內(nèi)容的文檔分類包括圖像識別技術(shù)在文檔分類中的應(yīng)用和文檔結(jié)構(gòu)分析在分類中的應(yīng)用，所述智能檢索模塊包括全文檢索技術(shù)和語義檢索技術(shù)，所述全文檢索技術(shù)包括倒排索引的構(gòu)建與優(yōu)化和關(guān)鍵詞權(quán)重計算與排序，所述語義檢索技術(shù)包括基于本體的語義檢索和基于深度學習的語義匹配，所述材料整合模塊包括文檔合并與拆分和文檔版本管理，所述文檔合并與拆分包括文檔合并的規(guī)則與策略和文檔拆分的場景與方法，所述文檔版本管理包括版本控制機制和版本差異比較與合并。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于java開發(fā)的解決法院電子歸檔材料整理系統(tǒng)，其特征在于，所述權(quán)限管理模塊包括用戶認證模塊和數(shù)據(jù)加密模塊，所述用戶認證模塊包括用戶注冊與登錄和用戶權(quán)限分配，所述用戶注冊與登錄包括用戶信息驗證和登錄會話管理，所述用戶權(quán)限分配包括角色與權(quán)限的映射和權(quán)限的動態(tài)調(diào)整，所述數(shù)據(jù)加密模塊包括數(shù)據(jù)加密算法和數(shù)據(jù)解密和驗證，所述數(shù)據(jù)加密算法包括對稱加密算法和非對稱加密算法，所述數(shù)據(jù)解密與驗證包括解密密鑰管理和數(shù)據(jù)完整性驗證。
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【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：馮新淵，
申請(專利權(quán))人：深圳海規(guī)網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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